各种有趣的分形.
自然界中的数学
自然界中的数学你是否曾经停下来环顾四周，注意到我们周围世界中的神奇的形状和图案？数学构成了自然世界的基石，并以惊人的方式展现出来。
下面是一些自然界数学的例子。
斐波那契序列(The Fibonacci Sequence)斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列，因数学家莱昂纳多·斐波那契（Leonardo Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波那契数列以如下被以递推的方法定义：F(0)=0，F(1)=1，F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)（n ≥ 2，n ∈ N*）在现代物理、准晶体结构、化学等领域，斐波纳契数列都有直接的应用。
它是一个简单而深奥的数列。
序列从数字1和1开始，然后每个后续的数字通过将前面的两个数字相加来找到。
因此，在1和1之后，下一个数字是2(1 + 1)。
下一个数字是3(1+ 2) ，然后是5(2 + 3) ，如此类推。
值得注意的是，序列中的数字在自然界中经常可以看到。
一些例子包括松果的螺旋数，菠萝或向日葵的种子数，或一朵花的花瓣数。
上图：向日葵的两条螺旋线符合斐波那契数列的数字规律上图：松果的螺旋数斐波那契数列中的数字还形成了一个独特的形状，被称为斐波那契螺旋，我们在自然界中看到它的形式是贝壳和飓风的形状。
上图：贝壳的形状自然界的分形(Fractals in Nature)：分形是我们在自然界中看到的另一种有趣的数学形状。
分形是一种相似的、重复的形状，这意味着同样的基本形状在形状本身中反复出现。
换句话说，如果你要放大或缩小，整个形状都是一样的。
上图：蕨类植物的叶子分形构成了我们世界的许多方面，包括蕨类植物的叶子、树枝、我们大脑中的神经元分支和海岸线。
上图：神经元分支自然界的六边形(Hexagons in Nature)：自然界的另一个几何奇观是六边形。
各种有趣的分形
各种有趣的分形我们看到正方形，圆，球等物体时，不仅头脑里会迅速反映出它是什么，同时，只要我们有足够的数学知识，我们头脑中也反映出它的数学概念，如正方形是每边长度相等的四边形，圆是平面上与某一点距离相等的点的集合，等等。
但是，当我们看到一个山的形状时，我们会想到什么"这是山"，没错，山是如此的不同于其他景象，以至于你如果绘画水平不高，根本画不出象山的东西。
可是，山到底是什么"它既不是三角形，也不是球，我们甚至不能说明山具有怎样的几何轮廓，但为什么我们却有如此直观而又强烈的山的印象"分形的创始人是曼德布洛特思考了这个问题。
让我们先来熟悉几个典型的分形。
图中的风景图片又是说明分形的另一很好的例子。
这美丽的图片是利用分形技术生成的。
在生成自然真实的景物中，分形具有独特的优势，因为分形可以很好地构建自然景物的模型。
这是一棵厥类植物，仔细观察，你会发现，它的每个枝杈都在外形上和整体一样，仅仅在尺寸上小了一些。
而枝杈的枝杈也和整体一样，只是变得更加小了。
Sierpinski三角形具有严格的自相似特性Kohn雪花具有严格的自相似特性分维及分形的定义分维概念的提出对于欧几里得几何所描述的整形来说，可以由长度、面积、体积来测度。
但用这种方法对分形的层层细节做出测定是不可能的。
曼德尔布罗特放弃了这些测定而转向了维数概念。
分形的主要几何特征是关于它的构造的不规那么性和复杂性，主要特征量应该是关于它的不规那么性和复杂性程度的度量，这可用"维数〞来表征。
维数是几何形体的一种重要性质，有其丰富的涵。
整形几何学描述的都是有整数维的对象：点是零维的，线是一维的，面是二维的，体是三维的。
这种几何对象即使做拉伸、压缩、折叠、扭曲等变换，它们的维数也是不变的；这种维数称为"拓扑维〞，记为d。
例如当把一地图卷成筒，它仍然是一个二维信息载体；一根绳子团成团，仍然是一维构造。
但曼德尔布罗特认为，在分形世界里，维数却不一定是整数的。
45幅耀眼夺目的分形艺术作品欣赏
45幅耀眼夺目的分形艺术作品欣赏
美国著名的物理学家惠勒曾说过这样一句话：谁不知道熵概念就不能被认为是科学上的文化人，将来谁不知道分形概念，也不能称为有知识。
想必要是按这个标准算的话，很多人都不能称为有知识。
其实，在我们生活的这个世界里，分形无处不在。
分形（Fractal）一词，是曼德勃罗创造出来的，其原意具有不规则、支离破碎等意义，分形几何学是一门以非规则几何形态为研究对象的几何学。
由于不规则现象在自然界是普遍存在的，因此分形几何又称为描述大自然的几何学。
分形几何建立以后，很快就引起了许多学科的关注，这是由于它不仅在理论上，而且在实用上都具有重要价值。
今天这篇文章收集了45幅耀眼夺目的分形艺术作品分享给大家，一起欣赏。
各种有趣的分形
各种有趣得分形我们瞧到正方形,圆,球等物体时,不仅头脑里会迅速反映出它就是什么,同时,只要我们有足够得数学知识,我们头脑中也反映出它得数学概念,如正方形就是每边长度相等得四边形,圆就是平面上与某一点距离相等得点得集合,等等。
但就是,当我们瞧到一个山得形状时,我们会想到什么？”这就是山”,没错,山就是如此得不同于其她景象,以至于您如果绘画水平不高,根本画不出象山得东西。
可就是,山到底就是什么？它既不就是三角形,也不就是球,我们甚至不能说明山具有怎样得几何轮廓,但为什么我们却有如此直观而又强烈得山得印象?分形得创始人就是曼德布洛特思考了这个问图中得风景图片又就是说明分形得另一很好得例子。
这张美丽得图片就是利用分形技术生成得。
在生成自然真实得景物中,分形具有独特得优势,因为分形可以很好地构建自然景物得模型、这就是一棵厥类植物,仔细观察,您会发现,它得每个枝杈都在外形上与整体相同,仅仅在尺寸上小了一些。
而枝杈得枝杈也与整体相同,只就是变得更加小了。
Siｅrpinski三角形具有严格得自相似特性Koｈn雪花具有严格得自相似特性分维及分形得定义分维概念得提出对于欧几里得几何所描述得整形来说,可以由长度、面积、体积来测度。
但用这种办法对分形得层层细节做出测定就是不可能得、曼德尔布罗特放弃了这些测定而转向了维数概念、分形得主要几何特征就是关于它得结构得不规则性与复杂性,主要特征量应该就是关于它得不规则性与复杂性程度得度量,这可用“维数”来表征。
维数就是几何形体得一种重要性质,有其丰富得内涵、整形几何学描述得都就是有整数维得对象:点就是零维得,线就是一维得,面就是二维得,体就是三维得。
这种几何对象即使做拉伸、压缩、折叠、扭曲等变换,它们得维数也就是不变得;这种维数称为“拓扑维”,记为d。
例如当把一张地图卷成筒,它仍然就是一个二维信息载体;一根绳子团成团,仍然就是一维结构。
但曼德尔布罗特认为,在分形世界里,维数却不一定就是整数得。
生活中的数学——有趣的分形
有趣的分形
让我们动手来画图。
(1)先画一个正三角形，每一边的长度是1；
(2)在每个边的三等份的中间一等份处再凸出造一个正三角形，小三角形在三个边上出现，使原三角形变成六角形；
(3)再在六角形的12条边上重复进行三等份的中间一等份处凸出造一个正三角形的过程，得到4×12=48边形；
……
每边三等分的中间一等分处凸出一个小正三角形，如此至于无穷。
其外缘曲线的构造越
来越精细，它好象是一片理想的雪花。
整体地
看，它仍具有对称性；部分地看，它们每一个
自身内部结构间具有相似性(叫自相似性)，我科克雪片的前三个阶段的构造们把这样的曲线叫做科克曲线(雪花曲线)，它是1904年瑞典科学家科克所描述的。
雪花曲线的产生过程充分展现了它具有自相似的特点。
数学家芒德勃罗创造了一个词“fractal”，中文译为“分形”，来描述这样的图形特点。
留意观察，我们会发现大自然中充满着这种“分形”现象，如，天空中云彩、天体的分布、闪电、雪花……地球的表面、绵延不断的山脉、河流的分布、蜿蜒曲折的海岸线、崎岖的道路、人体肺气管和血管的分布、正常人的脑电脑图……
人们认识分形，在于探索事物的自相似结构，自相似是跨越不同尺度的对称性。
通过认识分形，人们能更好地认识事物的结构，还可以指导我们创造出令人赏心悦目的艺术品……。
有意思的闭合曲线
有意思的闭合曲线
1. 莫比乌斯带：这是一种单侧、无间断的闭合曲面，由德国数学家莫比乌斯发现。
它只有一面，但可以通过扭曲一个纸条来制作。
2. 克莱因瓶：这是一种无定向的二维图形，看起来像一个瓶子。
在三维空间中，克莱因瓶是一个无底的、自身相交的曲面。
3. 曼德布罗集：这是一组无穷的复杂分形集合，其形状像一个树状的分形。
它可以产生一些美丽的图案和形状。
4. 康托尔集：这是另一种无穷的复杂分形集合，由德国数学家康托尔发现。
它可以产生一些有趣的视觉效果。
5. 玫瑰线：这是一种几何图形，表示平面上的某些点按照一定的规律连接所形成的曲线。
因为这些曲线在极坐标下呈现出玫瑰花般的形状，所以被称为玫瑰线。
分形几何例子
分形几何例子《有趣的分形几何例子》嘿，大家知道吗？这世界上有一种超级神奇又超级有趣的东西，叫做分形几何！今天就让我来给大家唠一唠那些令人惊叹不已的分形几何例子。
咱先来说说那个著名的科赫雪花。
哎呀呀，你就想象一下，本来普普通通的一个三角形，它就开始“作妖”啦！不断地在每条边上长出更小的三角形，然后再在那些小三角形的边上长，就这么没完没了地长下去。
最后呢，嘿，就出现了一个超级漂亮、超级复杂的雪花形状！这就像是给一个简单的形状打了鸡血似的，变得让人眼花缭乱。
还有那个曼德博集合，哇塞，那可真是个神奇的玩意儿。
我第一次看到的时候，就感觉像是进入了一个奇幻的世界。
各种奇奇怪怪的形状和图案，就像是大自然偷偷藏起来的秘密花园。
你盯着它看，感觉自己能在里面发现无数的小惊喜，就像在寻宝一样。
再来说说那树木的分支。
你有没有仔细观察过树枝呀？它们其实也是一种分形几何。
从主干开始，不断地分出小枝，小枝又分出更小的枝，而且每一个分支都有着相似的结构。
感觉就像是大自然遵循着某种神秘的规则在构建着这一切。
分形几何真的是太有意思了！它就像是一个魔术师，能把简单的东西变得超级复杂，却又有着一种奇妙的秩序。
有时候我就忍不住想，这是不是宇宙在跟我们开玩笑呢？拿这些有趣的形状来逗我们玩。
想象一下，要是我们的生活中到处都是分形几何的元素，那该有多好玩啊！比如咱们的房子，外墙是分形几何的图案，走在路上看到的建筑都是各种奇奇怪怪的分形形状，那多有意思啊！感觉就像是生活在一个超级奇幻的世界里。
而且分形几何不仅仅是好玩哦，它在很多领域都有着重要的应用呢。
科学家们用它来研究各种复杂的系统，比如天气、生物等等。
说不定哪天咱们的科技进步就多亏了这神奇的分形几何呢！总之，分形几何例子给我们带来了无尽的乐趣和惊喜。
大家没事的时候也可以自己去探索探索，看看能不能发现身边那些隐藏着的分形几何的小秘密。
相信我，一旦你开始注意到它们，你就会被这个神奇的世界深深吸引，就像我一样，被它的魅力所折服！。
经典的分形算法
经典的分形算法分形（Fractal）是一种数学概念，也是一种美丽而神秘的几何图形。
分形的核心思想是通过不断重复某个基本形状或规则，形成一个无限细节的自相似图案。
分形广泛应用于数学、物理、生物学、计算机图形等领域。
以下是几个经典的分形算法。
1. Mandelbrot集合算法：曼德勃罗集合是分形中的一个重要例子，其图像通常被称为“自由自似的”或“奇异的”。
该算法通过对复平面上的每个点进行迭代计算，并判断其是否属于Mandelbrot集合。
最终根据计算结果着色绘制出Mandelbrot集合的图像。
2. Julia集合算法：类似于Mandelbrot集合，Julia集合也是通过对复平面上的点进行迭代计算得到的，但不同的是，在计算过程中使用了一个常数参数c。
不同的c值可以得到不同形状的Julia集合，因此可以通过改变c值来生成不同的图像。
3. Barnsley蕨叶算法：Barnsley蕨叶算法是一种基于概率的分形生成算法，其原理是通过对基本形状进行变换和重复应用来生成蕨叶形状。
该算法通过设置一组变换矩阵和对应的概率权重来控制生成过程，不断的迭代应用这些变换，最终得到类似于蕨叶的图像。
4. L系统算法：L系统（L-system）是一种用于描述植物生长、细胞自动机和分形树等自然系统的形式语言。
L系统在分形生成中起到了重要的作用，通过迭代地应用规则替代字符，可以生成各种自然形态的图像，如树枝、蕨叶等。
5. Lorenz吸引子算法：Lorenz吸引子是混沌力学中的经典模型，描述了一个三维空间中的非线性动力学系统。
通过模拟Lorenz方程的演化过程，可以绘制出Lorenz吸引子的图像，该图像呈现出分形的特点。
这些分形算法不仅仅是数学上的抽象概念，也可以通过计算机图形来实现。
通过使用适当的迭代计算方法和图像渲染技术，可以生成出令人印象深刻的分形图像。
这些分形图像不仅具有美学价值，还具有哲学、科学和工程等领域的应用价值，例如在数据压缩、图像压缩、信号处理和模拟等方面。
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各种有趣的分形我们看到正方形，圆，球等物体时，不仅头脑里会迅速反映出它是什么，同时，只要我们有足够的数学知识，我们头脑中也反映出它的数学概念，如正方形是每边长度相等的四边形，圆是平面上与某一点距离相等的点的集合，等等。
但是，当我们看到一个山的形状时，我们会想到什么?"这是山"，没错，山是如此的不同于其他景象，以至于你如果绘画水平不高，根本画不出象山的东西。
可是，山到底是什么?它既不是三角形，也不是球，我们甚至不能说明山具有怎样的几何轮廓，但为什么我们却有如此直观而又强烈的山的印象?分形的创始人是曼德布洛特思考了这个问题。
让分维及分形的定义分维概念的提出对于欧几里得几何所描述的整形来说，可以由长度、面积、体积来测度。
但用这种办法对分形的层层细节做出测定是不可能的。
曼德尔布罗特放弃了这些测定而转向了维数概念。
分形的主要几何特征是关于它的结构的不规则性和复杂性，主要特征量应该是关于它的不规则性和复杂性程度的度量，这可用“维数”来表征。
维数是几何形体的一种重要性质，有其丰富的内涵。
整形几何学描述的都是有整数维的对象：点是零维的，线是一维的，面是二维的，体是三维的。
这种几何对象即使做拉伸、压缩、折叠、扭曲等变换，它们的维数也是不变的；这种维数称为“拓扑维”，记为d。
例如当把一张地图卷成筒，它仍然是一个二维信息载体；一根绳子团成团，仍然是一维结构。
但曼德尔布罗特认为，在分形世界里，维数却不一定是整数的。
特别是由于分形几何对象更为不规则，更为粗糙，更为破碎，所以它的分数维（简称“分维”，记为D）不小于它的拓扑维，即D≥d。
维数和测量有密切关系。
如为了测一平面图形的面积，就要用一个边长为l、面积为l2的标准面元去覆盖它，所得的数目就是所测的面积。
如果用长度l去测面积，就会得到无穷大；而如果用l3去测这块面积，结果就是零。
这就表明，用n维的标准体l n去测量一个几何对象，只当n与拓扑维数d一致时，才能得出有限的数值。
如果n＜d，就会得到无穷大；如果n＞d，则结果为零。
分数维也是按照这个要求来定义的。
由于分形的复杂性有多种不同类型，所以可以提出不同定义的分维概念，从不同的角度表示分形的不规则性。
通常用的是“容量维”。
简单地说，分维所表示的不规整程度，相当于一个物体占领空间的本领。
一条光滑的一维直线，完全不能占领空间；但是“科赫曲线”却有无穷的长度，比光滑的直线有更多的折皱，拥挤在一个有限的面积里，的确占领了空间，它已不同于一条直线，但又小于一个平面。
所以它大于一维，又小于二维，它的容量维为1.2618，这看来是理所当然的。
海岸线的分维数通常在1.15到1.25之间。
曼德尔布罗特指出，对于各种分形来说，即使在不同的尺度上，用分维表示的不规整程度却是一个常量。
这真是一个令人惊奇的性质，也表明“分维”概念的客观现实特性。
分维所表征的正是大自然的规则的不规则性。
一个分形的曲线意味着一种有组织的结构，这个结构隐藏在奇特怪异的形状之中。
分数维概念我们知道0维是点，一维是线，二维是面，三维是空间。
那么，谁能告诉我1.5维是什么? 一条直线段是一维的，由四条这样的直线段组成的正方形是二维的。
六个这样的正方形组成的正方体是三维的。
直线的长度数值，正方形的面积数值和立方体的体积数值都和我们测量的单位有关。
测量的单位也往往是我们所能分辨的最小单位。
假设我们的分辨能力增加了一倍，因此我们把直线段长度单位减小到原单位的一半，直线段长度的计量值就变为原来的两倍，正方形面积就变为原来的四倍，体积则变为原来的八倍。
我们有下式:log4/log2=2 log8/log2=3这里的二和三不是巧合，这是另一种维数的定义:测度维的概念。
为了定量地描述客观事物的“非规则”程度，1919年，数学家从测度的角度引入了维数概念，将维数从整数扩大到分数，从而突破了一般拓扑集维数为整数的界限。
如果某图形是由把原图缩小为1/λ的相似的b个图形所组成，有：λ^D=ｋD即维数D=logｋ/logλ其中的λ为线度的放大倍数，K为“体积”的放大倍数。
回到海岸线长度的问题。
当用直线段来近似曲线时，长度单位减为原来的一半往往意味着我们可以用长度为原来的二分之一的直线段来近似曲线。
这时，海岸线长度增加程度近似于一个固定的倍数。
对于英国海岸线来说，其值约为 2.7，而log2.7/log2=1.41，1.41就是英国海岸线的维数。
1.41由于是一个分式所得出的比值，因此人们称之为分数维。
还有其他一些分数维的定义方法，但得出的结果都比较近似。
分数维是衡量分形的基本参数之一。
自然界的山,其分形维数在2.2维左右,但从2.1维到2.5维画出来的都有一定的山的效果.下面详细介绍分维及计算1)新的维数(全维数:整数维+分维)a.由欧氏几何的"整数维"引出的非欧几何----分维:a).欧氏几何的"整数维"欧氏几何学是一门具有2000多年历史的数学分支,他是以规整几何图形为其研究对象的.有线性和曲线两大类.这些规整几何图形的点,直线,平面图形(曲线),空间图形的维数(欧氏维数)都是整数维,分别为0,1,2,3.对规整几何图形的几何测量是指长度,面积和体积的测量.则上述两类几何图形的测量结果,可以归纳简化表述为如下两点:i. 长度=l,面积=l2 ,体积=l3ii.长度(半径)=r1,面积=πr2,(球)体积=(4/3)πr3上述各种关系的量纲分别是长度单位l的1,2,3次方,即这些方次恰与该几何图形的欧氏维数相等,并且是整数.归结上述两点,各类几何图形的测量都是以长度l为基础的.所以,欧氏几何中对规整几何图形的测量,可以概括表述为长度=l 面积A=al2体积V=bl3式中a和b为常数,称为几何因子,他与具体的几何图形的形状有关.如圆a=π;球b=4π/3. 以上都是欧几里得几何规则图形的整数维.而对于不规则的非欧几何图形,其维数关系也就不那末规整了,即欧几里得测度----长度,宽度,厚度----不能抓住不规则形状的本质,于是曼德勃罗特转向新的想法,即关于维数的新想法.b).非欧几何的"分维"欧氏几何中的空间是3维的,平面是2维的,直线是1维的,而点是0维的.那末,一个线团的维数如何呢?这与观察方法有关.远看,他是一个点,是0维;近些看,象球,有空间3维感;再近看,就看到了绳子,又成为1维的了.引发人们注意到几何中也具有"相对关系",以及维数的多样性.曼德勃罗特"越过"了0,1,2,3,......的"传统整数维"(同时也超越了传统观念),进入了看起来象是不可能的"分数维数",分维出现了.从概念上说,这是一场走钢丝表演,是冒险.对于非数学家,"外行",(年轻的)新手,生手,即开拓创新者(或所谓的"半瓶子醋"),他要求先自愿地暂停疑虑(思考),再另寻它路.而对数学家或该行业保守的专家,可能会不懈一顾,不予考虑,不许生疑,被传统所限制束缚住,以至难有大突破.而事实证明前者的方法和策略是极为强劲有力的成就大功者.分维与古典的欧几里得维数是有联系的.将欧氏维数统一扩展成M=l d则由对数定义可知,指数d可以表示为以l为底的,M的对数,即d=log l M经用换底公式换底,就可以得到关于维数的解析通式,分维中广泛使用的关系式d=lnM/lnl他可以被看成是各种维数的综合表达式,即广义维数(欧氏维数及各种分维)的由来或基准式.分维是一种测度,是用其它方法不能明确定义的一些性质----一个对象粗糙,破碎或不规则程度----的手段.即对某种特征性的粗糙度的量度.是有规则的不规则性的反映.此法的关键要点就是使在不同的尺度上(放大或缩小)不规则(图形,功能等)的程度保持恒定.2).拓扑维和豪斯道夫维——维数的定义连续空间的概念,空间维数是连续的,不是间断离散的.对数,换底,拓扑维数是比分形维数更基本的量,以Dt表示,它取整数值,在不作位相变换的基础上是不变的,即通过把空间适当地放大或缩小,甚至扭转,可转换成孤立点那样的集合的拓扑维数是0,而可转换成直线那样的集合的拓扑维数是1.所以,拓扑维数就是几何对象的经典维数Dt=d.拓扑维数是不随几何对象形状的变化而变化的整数维数.对于任何一个有确定维数的几何体,若用与它相同维数的"尺r"去度量,则可得到一确定的数值N;若用低于它维数的"尺"去量它,结果为无穷大;若用高于它维数的"尺"去量它,结果为零.其数学表达式为:N(r)～r-Dh.上式两边取自然对数,整理后可得Dh=lnN(r)/ln(1/r) 或Dh=lim[lnN(σ)/ln(1/σ)] σ→0式中的Dh就称为豪斯道夫维数,它可以是整数,也可以是分数.欧氏几何体,它们光滑平整,其D值是整数.人们常把豪斯道夫维数是分数的物体称为分形,把此时的Dh值称为该分形的分形维数,简称分维.也有人把该维数称为分数维数.当然还必须看其是否具有自相似性和标度不变性.维数的其它定义(1) 信息维数Di = lim (∑PilnPi/lnσ) σ→0(2) 关联维数Dg = lim (lnC(σ)/ln(1/σ)) σ→0(3) 相似维数Ds = lnN/ln(1/r)(4) 容量维数Dc = lim (lnN(ε)/ln(1/ε)) σ→0Dc≥Dh(5) 谱维数 D (分形子维数)——是研究具有自相似分布的随机过程,如随机行走的粒子的统计性质,可用渗流模型来描述的多孔介质,高聚物凝胶(经络的通道及传质)等一类"蚂蚁在迷宫中"的问题.(6) 填充维数Dp——由半径不同的互不相交的小球尽可能稠密的填充定义的维数称之为填充维数(Packing Dimension).(7) 分配维数Dd——可以看成是利用两脚间隔距离为σ的两脚规测量曲线C所得的"长度".即定义为Dd = lim (lnMσ(C)/(-lnσ)) σ→0曲线的分配维数至少等于盒维数.(8) 李雅普诺夫(Lyapunov)维数Dl——是作为混沌的吸引子维数,他是利用Lyapunov指数来定义的.奇怪吸引子的断面图总是呈分形构造的(经络的断面切片),因此就可以测定其分形维数.分形维数的测量1.基本方法分形维数的定义有很多,但适合所有事物的定义还没出现.每个维数的测定对象常是不同的,所以要区别对待,物适其用.实际的测定分形维数的方法,大致可以分成如下五类:(1)改变观察尺度求维数:是用圆和球,线段和正方形,立方体等具有特征长度的基本图形去近似分形图形.(2)根据测度关系求维数:这个方法是利用分形具有非整数维数的测度来定义维数的.(3)根据相关函数求维数;C(r)∝r-a，a=d-D(4)根据分布函数求维数;p(r)∝p(λr) p(r) ∝r-D(5)根据频谱求维数.2.盒维数(计盒维数,Kolmogorov熵,熵维数,度量维数,对崐数密度等)3.函数图的维数4.码尺与分形维数的关系----分形维数的不确定性对实际分形体而言,测量的分形维数值随码尺而变化,•也就是说,对同一分形体由于选取的码尺不同,会得到不同的分维值.原因是,结构层次不同,自相似的程度不同.测量时要注意.分形定义分形难下确切的定义。